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公開番号2025108516
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-23
出願番号2025064018,2022534660
出願日2025-04-09,2020-12-09
発明の名称既存薬物を再開発するためのデータ処理システムおよび方法
出願人サノフイ,SANOFI
代理人個人,個人
主分類G16H 50/70 20180101AFI20250715BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】既存薬物を再開発するためのデータ処理システムを提供する。
【解決手段】1つまたはそれ以上の作動方法は、複数の患者のカルテを表すデータを受け取ることと、一組の患者を選択することと、一組の患者の複数の患者特性を決定することと、複数の患者特性に従って、グループの各々が一組の患者のうちの少なくとも1人の患者を含む複数の別個のグループを生成するために一組の患者をグループ化することと、1つまたはそれ以上のグループ選択基準に基づき一組の別個のグループを選択することと、一組の別個のグループの各別個のグループを分析することにより、1つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することと、を含む。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
既存薬物を再開発するためのコンピュータ実装方法であって：
コンピュータシステムにより、複数の患者のカルテを表すデータを受け取ることと；
カルテに基づき：
薬物に関連する少なくとも１つの標的シグナル伝達経路を決定すること；および
標的シグナル伝達経路に関連付けられた診断に対応する１つまたはそれ以上の因子に基づき、１つまたはそれ以上のインジケータを決定すること；
により、一組の患者を選択することと；
一組の患者の複数の患者特性を決定することであって、一組の患者の各患者は複数の患者特性のうちの少なくとも１つを示すことと；
コンピュータシステムにより、複数の患者特性に従って複数の別個のグループを生成するために一組の患者をグループ化することであって、別個のグループの各々は一組の患者のうちの少なくとも１人の患者を含むことと；
１つまたはそれ以上のグループ選択基準に基づき、複数の別個のグループのうちの一組の別個のグループを選択することと；
一組の別個のグループの各別個のグループを分析することにより、１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することと、
を含む前記方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
一組の患者をグループ化することは：
１つまたはそれ以上の教師なしクラスタリング技法を実行するように構成された機械学習システムを実行すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つまたはそれ以上の教師なしクラスタリング技法は、二分ｋ平均クラスタリング技法を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
一組の患者をグループ化することは、多重対応分析を実行して、複数の患者特性の次元を低減させることを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
一組の別個のグループを選択することは：
複数の別個のグループの各別個のグループについて、その別個のグループによって示される各患者特性に対する特徴スコアを決定することと；
複数の別個のグループの各別個のグループの特徴スコアを特徴スコア閾値と比較することと、
を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
一組の別個のグループを選択することは：複数の別個のグループの各別個のグループについて安定性尺度を決定することと、複数の別個のグループの各別個のグループについて純度尺度を決定することと、複数の別個のグループの各別個のグループに含まれる一組の患者の患者数を決定することとのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することは：
一組の別個のグループの各別個のグループについて、複数の患者特性のうちの、その別個のグループによって示されるとともにそのグループのテーマに対応する患者特性を選択することにより、複数の関連する可能性のある患者特性を生成することと；
複数の関連する可能性のある患者特性の関連する可能性がある患者特性の各々をランク付けすることと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
関連する可能性がある患者特性の各々をランク付けすることは、各関連する可能性がある患者特性について、その関連する可能性がある患者特性と薬物に関連する少なくとも１つの参照インジケーションとの共起の頻度に基づいて、ランク値を割り当てることを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
共起は、関連する可能性がある患者特性の各々について、その関連する可能性がある患者特性と少なくとも１つの参照インジケーションとの両方を含む一組の別個のグループの比率を決定することにより測定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することは、関連する可能性がある患者特性の各々について：臨床的実現可能性および商業的実現可能性のうちの少なくとも一方を決定することを含む、請求項７に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本出願は、２０２０年６月９日に出願された欧州特許出願第２０３１５２９９．６号、および２０１９年１２月９日に出願された米国仮特許出願第６２／９４５，８１４号の利益を主張する。上記の内容全体は、参照により本明細書に援用される。
続きを表示（約 2,800 文字）【０００２】
本開示は、概して、既存薬物を再開発するためのデータ処理システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
臨床的な既存薬物の再開発（ドラッグリパーパシング）（ｄｒｕｇｒｅｐｕｒｐｏｓｉｎｇ）（リポジショニング（ｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）と称される場合もある）は、比較的低コストであり得るとともに高い効率を提供することができる、創薬のための戦略を指す場合がある。既存薬物の再開発は、通常、１つのタイプの病状（例えば、疾患）を治療するために承認された薬物を、他のタイプの病状（例えば、一般的な（ｃｏｍｍｏｎ）疾患および／または希少（ｒａｒｅ）疾患）を治療するために使用することができるか否かを分析することを含む。腫瘍学、免疫学、感染症および希少（ｏｒｐｈａｎ）疾患を含む、既存薬物の再開発のための高い可能性を示す、いくつかの治療分野がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の少なくとも１つの態様において、データ処理システムが提供される。データ処理システムは、コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読メモリと、コンピュータ実行可能命令と少なくとも１つの機械学習モデルとを含む実行可能ロジックを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサとを含む。少なくとも１つのプロセッサがコンピュータ実行可能命令を実行しているとき、少なくとも１つのプロセッサは、１つまたはそれ以上の作動方法を実施するように構成される。１つまたはそれ以上の作動方法は、複数の患者のカルテ（ｍｅｄｉｃａｌｒｅｃｏｒｄ）を表すデータを受け取ることを含む。１つまたはそれ以上の作動方法は、カルテに基づき：薬物に関連する少なくとも１つの標的シグナル伝達経路を決定することと；標的シグナル伝達経路に関連付けられた診断に対応する１つまたはそれ以上の因子に基づき、１つまたはそれ以上のインジケータを決定することとにより、一組の患者を選択することを含む。１つまたはそれ以上の作動方法は、一組の患者の複数の患者特性を決定することを含み、一組の患者の各患者は、複数の患者特性のうちの少なくとも１つを示す。１つまたはそれ以上の作動方法は、機械学習モデルを使用するとともに複数の患者特性に従って、複数の別個のグループを生成するために一組の患者をグループ化することを含み、別個のグループの各々は、一組の患者のうちの少なくとも１人の患者を含む。１つまたはそれ以上の作動方法は、１つまたはそれ以上のグループ選択基準に基づき、複数の別個のグループのうちの一組の別個のグループを選択することを含む。１つまたはそれ以上の作動方法は、一組の別個のグループの各別個のグループを分析することにより、１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することを含む。
【０００５】
機械学習モデルは、１つまたはそれ以上の教師なしクラスタリング技法を使用して一組の患者をグループ化するように訓練することができる。１つまたはそれ以上の教師なしクラスタリング技法は、二分（ｂｉｓｅｃｔｉｎｇ）ｋ平均クラスタリング技法を含むことができる。一組の患者をグループ化することは、多重対応分析を実行して複数の患者特性の次元を低減させることを含むことができる。
【０００６】
一組の別個のグループを選択することは、複数の別個のグループの各別個のグループについて、その別個のグループによって示される各患者特性に対する特徴スコアを決定することを含むことができる。一組の別個のグループを選択することは、複数の別個のグループの各別個のグループの特徴スコアを特徴スコア閾値と比較することを含むことができる。一組の別個のグループを選択することは：複数の別個のグループの各別個のグループについて安定性尺度を決定することと、複数の別個のグループの各別個のグループについて純度尺度を決定することと、複数の別個のグループの各別個のグループに含まれる一組の患者の患者数を決定することとのうちの少なくとも１つを含むことができる。
【０００７】
１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することは、一組の別個のグループの各別個のグループについて、複数の患者特性のうちの、その別個のグループによって示されるとともにそのグループのテーマに対応する患者特性を選択することにより、複数の関連する可能性のある患者特性を生成することを含むことができる。１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することは、複数の関連する可能性のある患者特性の関連する可能性がある患者特性の各々をランク付けすることを含むことができる。関連する可能性がある患者特性の各々をランク付けすることは、各関連する可能性がある患者特性について、その関連する可能性がある患者特性と薬物に関連する少なくとも１つの参照インジケーションとの共起の頻度に基づいて、ランク値を割り当てることを含むことができる。共起は、関連する可能性がある患者特性の各々について、その関連する可能性がある患者特性と少なくとも１つの参照インジケーションとの両方を含む一組の別個のグループの比率を決定することにより測定することができる。１つまたはそれ以上の関連する患者特性を特定することは、関連する可能性がある患者特性の各々について：臨床的実現可能性および商業的実現可能性のうちの少なくとも一方を決定することを含むことができる。
【０００８】
１つまたはそれ以上の作動方法は、既存薬物を再開発するための標的インジケーションとして１つまたはそれ以上の関連する患者特性のうちの少なくとも１つを特定することを含むことができる。
【０００９】
これらおよび他の態様、構成および実施態様は、方法、装置、システム、構成要素、プログラム製品、機能を実施する手段または工程として、且つ他の方法で表現することができる。
【００１０】
本開示の実施態様は、以下の利点のうちの１つまたはそれ以上を提供することができる。従来の技術と比較すると、本明細書に記載するシステムおよび方法は、既存薬物の再開発に使用するために、関連する可能性があるインジケーション（本明細書では、患者特性と称する場合がある）を特定するための異なるレベルの複雑性を有する大量のデータを処理する計算時間を短縮することにより、計算効率を向上させることができる。特定の機械学習技法を使用して、従来の技術によって特定することができない新たなインジケーションを発見することができる。従来の技術と比較すると、本明細書に記載するシステムおよび方法は、人間の入力および技能への依存を低減させることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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